静止气象卫星属于一种专门的遥感卫星,负责全天候的气象观测工作。根据它拍摄的卫星云图,可以对灾害性天气进行监测与预警,保障人民群众的生命及财产安全。由于多光谱遥感图像数据量巨大,因此对多波段的红外图像进行分类前的压缩、融合预处理,对于提高云图的分辨率,缓解传输压力,增强夜间探测能力,具有现实意义。通过对多光谱遥感图像的特性分析,发现各波段的红外云图具有一定的相关性,且分辨率低、边缘模糊。从数据的压缩、融合角度考虑,本文选择K-L变换及小波变换两种方法进行预处理研究。通过Matlab编程实现两种变换算法,综合图像的视觉效果和定量指标,比较得出K-L变换能够有效地提取相关性较低的云朵信息,且与同时段可见光云图最接近;小波变换则更多地保留源图像细节信息,适用于预处理后的云图结构分析。因此,K-L变换更适合于红外云图的预处理。本文是在Xilinx公司的Zynq平台上,采用软硬件协同设计的方法实现多通道图像数据的K-L变换。在K-L IP核的设计过程中,采用C语言编程实现K-L变换算法,经VivadoHLS工具综合后,优化生成相应的IP核。经过C/RTL协同仿真验证可知,由C语言转化的RTL级代码准确无误,最后完成IP核的封装工作。完成K-L IP核的设计后,在Zedboard开发板上进行测试。基于Zynq的多光谱遥感图像预处理系统包含图像的采集、数据的缓存、算法的处理以及预处理后数据的传输四部分。经过实验验证,采用K-L变换对三幅分辨率为640×480的图像进行一次预处理操作,PC纯软件大约需要5000毫秒,而Zynq软硬件协同实现仅需要91毫秒,速度大幅提升。基于Zynq的多光谱遥感图像的预处理技术,具有实时、高效、便利的优点,在航空航天领域的研究和应用中具有广阔的前景。